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ISSN:1672-7800

CN:42-1671/TP

主管单位：湖北省科学技术厅

主办单位：湖北省科技信息研究院

主编：陈学东

出版周期：月刊

电话：027-87891823

官网：www.rjdk.org.cn

邮箱：softwareguide@163.com

地址：湖北武汉洪山路2号湖北科教

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2026年第25卷第4期

人工智能
基于SA-CNN-LSTM的广西土壤速效氮含量预测方法研究

邓昀, 刘畅

DOI：10.11907/rjdk.251096

摘要：速效氮是衡量土壤肥力的重要指标，使用高光谱技术准确预测其含量对于林业生长至关重要，但现有光谱一阶微分处理方法缺乏敏感性，且传统的长短期记忆网络（LSTM）预测精度不高。鉴于此，提出一种SA-CNN-LSTM混合模型，并将其与CNN、LSTM和BiLSTM等模型进行对比分析。在广西黄冕和雅长国有林场采集了196个土壤样本，对原始光谱数据进行了28种对数阶微分（LOG）结合小波变换（WT）的预处理，并使用卷积神经网络（CNN）和自注意力机制（SA）以加强LSTM的长距离依赖挖掘精度问题。结果表明，对数阶微分处理优于一阶微分，在对数阶微分的幂为9时建模精度最高，SA-CNN-LSTM模型在验证集上的R²分别比CNN、LSTM和BiLSTM提高了6.79%、7.34%和10.37%，均方根误差（RMSE）降低了18.60%、19.58%和24.44%。使用对数阶微分对光谱进行预处理和SA-CNN-LSTM建模效果最优，验证集R²为0.889，RMSE为16.572 2，PRD为2.998 7，实现了对广西林地土壤速效氮含量的精确预测。
关键词：高光谱技术;卷积神经网络;长短期记忆网络;自注意力机制;深度学习

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更新时间：2026-04-30
基于Sentinel-2多时序多特征信息的茶园提取研究

韩颖, 吕杰, 赵昌福

DOI：10.11907/rjdk.251044

摘要：茶叶作为具有高附加值的经济作物，成为西南山区乡村振兴的重要支柱之一。因此，准确、快速地获取茶园的空间分布对政府监管和茶叶产业的规划发展至关重要。以云南省普洱市思茅区为研究区域，综合利用2020—2022年的8期Sentinel-2影像数据，分析茶园及其他地类在不同时间段内的物候、光谱、纹理特征变化，运用Relief-F算法对特征进行排序，确定5个植被指数特征和3个纹理特征，建立8种不同的茶园分类方案，并通过支持向量机（SVM）和随机森林（RF）对方案进行精度评价。结果显示，RF分类模型的精度更高，总体精度为94.22％，Kappa系数为0.89，相比SVM分类模型在总体精度上提高了2.06%，Kappa系数提高了0.03。因此，在Sentinel-2多光谱影像数据中，结合多时序多特征信息可以大幅提高茶园的识别精度。
关键词：Sentinel-2;多时序;多特征;茶园;支持向量机;随机森林

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更新时间：2026-04-30
基于MEAL-YOLOv8的助餐机器人食物种类识别

任诗扬, 吴伟铭, 胡冰山, 喻洪流

DOI：10.11907/rjdk.251103

摘要：助餐机器人在辅助老年人和上肢残疾人方面展现出巨大潜力。助餐机器人通常体积小、具备良好的移动便捷性，因此必须采用轻量化设计，在有限的空间内高效运作并节省能耗。为此，提出MEAL-YOLOv8轻量化视觉模型实现更高效的食物分类功能，结合了BRA与MSDA两种注意力机制，融合了YOLOv8与MobileNetV3的优点。在JETSON NANO B01平台上部署后，MEAL-YOLOv8模型大小仅为2.37 MB，内存占用为158 MB，分类准确率达到91.4%，具有高精度、低延迟的视觉识别能力，使助餐机器人能在资源受限的环境中高效运作，能实时、准确地识别食物。
关键词：模型轻量化;YOLOv8;助餐机器人;食物识别

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更新时间：2026-04-30
基于本体的简牍数据访问方法研究

王昌龙, 高源, 桑秀娟, 王玺杰

DOI：10.11907/rjdk.251054

摘要：尽管目前已有许多博物馆对所藏的简牍文物开展了数字化工作，但这些工作大多基于传统的关系型数据库和磁盘文件进行数据存储，难以实现知识的互通互连，削弱了数字化文物资源共享的优势。针对该问题，提出一种面向多模态异构简牍数据的集成访问方法。在理论方面，提出面向多模态简牍学的本体构建框架以及基于本体的多模态简牍异构数据集成方案；在实践方面，在本体构建框架的基础上，以“居延新简”为例构建相应的简牍本体。在真实数据上开展实验，从系统灵活性、数据扩展性和单次查询耗时3个方面对集成系统的性能进行评价。结果表明，该系统的平均单次查询耗时约为54 ms，具备一定的实践意义和应用价值。
关键词：异构;数据集成;本体;简牍;数字人文

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更新时间：2026-04-30